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Nonlinear Simulator model Identification of a Walking Beam Furnace Using Recurrent Local Linear Neuro-Fuzzy Network

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJCA) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Control and Automation SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.4 No.4 (2011.12)바로가기
  • 페이지
    pp.123-134
  • 저자
    Hamed Dehghan Banadaki, Hassan Abbasi Nozari, Hossein Kakahaji
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A167016

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
The walking beam furnace (WBF) plays a critical role in a steel production factory, and has complex nonlinear dynamic behaviour. Thus, using the conventional physical principles to build a model of the process leads to a time-consuming modeling procedure and when the number of operating set-points in walking beam furnace increases the conventional modeling problem difficultly will be solved, indeed analytical models cannot be applied or can not give satisfactory results. This paper proposes intelligent nonlinear simulator model for a real walking beam furnace in a steel production factory using nonlinear sub-system identification technique based on the recurrent local linear neuro-fuzzy (RLLNF) network. This model is trained using the local linear model tree (LOLIMOT) algorithm, which is a tree-structure divide-and-conquer algorithm. It is the first time that such nonlinear simulator (recurrent) model for a real WBF based on locally linear neuro-fuzzy modelling is developed. The recorded data of Iran Alloy Steel Company are used to identify and evaluate the RLLNF simulator model of walking beam furnace.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Walking Beam Furnace in Steel Production
 3. Data Mining for System Identification
 4. Dynamic Identification Based on Simulation Techniques
  4.1. Identification of Simulator Model Using Recurrent Local Linear Neuro- Fuzzy Network
  4.2. Selection of Proper Number of Inputs for RLLNF Network
 5. Experimental Modeling Results
 6. Conclusion
 References

키워드

Walking beam furnace (WBF); System Identification; Recurrent local linear neuro-fuzzy model (RLLNF); Local linear model tree (LOLIMOT)

저자

  • Hamed Dehghan Banadaki [ Islamic Azad University, Science and Research branch, Department of Mechatronics, Faculty of Engineering, Tehran, Iran ]
  • Hassan Abbasi Nozari [ Islamic Azad University, Science and Research branch, Department of Mechatronics, Faculty of Engineering, Tehran, Iran ]
  • Hossein Kakahaji [ Islamic Azad University, Science and Research branch, Department of Mechatronics, Faculty of Engineering, Tehran, Iran ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJCA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJCA)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Control and Automation
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2005-4297
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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